检索结果-内蒙古大学图书馆

导航定位学报 2014年第3期2卷 6-9页

作者：叶修松何雨帆曾光郭海宇航动力学国家重点实验室西安710043 中国西安卫星测控中心西安710043

根据地球自转参数时间序列的特性,给出了自回归滑动平均模型的识别方法,在自回归滑动平均模型参数估算中采用了长自回归白噪化方法,试验分析表明,采用该方法进行参数估计时具有简便较为有效的特点,同时,该方法的另一个特点是全部求解过... 详细信息

根据地球自转参数时间序列的特性,给出了自回归滑动平均模型的识别方法,在自回归滑动平均模型参数估算中采用了长自回归白噪化方法,试验分析表明,采用该方法进行参数估计时具有简便较为有效的特点,同时,该方法的另一个特点是全部求解过程都是解线性方程组,避免了非线性运算。为减少地球自转参数时间序列相邻数据的强相关性,先扣除地球自转参数时间序列的趋势项和周期项,再对残差序列进行差分处理,最后利用自回归滑动平均模型对地球自转参数进行短期预报,有效验证了上述算法的可行性及正确性,地球自转参数短期预报结果与地球自转服务产品相当。

关键词：自回归滑动平均模型地球自转参数预报

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一种基于张量自回归滑动平均模型的视频分类方法

一种基于张量自回归滑动平均模型的视频分类方法

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作者：王少帆邬玉洁孔德慧尹宝才 100124 北京市朝阳区平乐园100号

本发明涉及一类基于张量自回归滑动平均模型的视频分类方法，用于解决传统的视频数据处理方法不能充分利用视频数据中潜在的结构信息，造成视频数据内部的时域信息丢失，同时数据向量化造成的维度灾难等问题。首先，将视频序列表示为张... 详细信息

标准号: CN112801142B

本发明涉及一类基于张量自回归滑动平均模型的视频分类方法，用于解决传统的视频数据处理方法不能充分利用视频数据中潜在的结构信息，造成视频数据内部的时域信息丢失，同时数据向量化造成的维度灾难等问题。首先，将视频序列表示为张量型数据，同时引入经典的时间序列表示方法‑自回归滑动平均模型。然后，应用张量分解得到观测矩阵和潜在的低维度的核张量的转移矩阵，该核张量是原始视频序列张量的一种有意义的、独一无二的表示。将观测矩阵和转移矩阵构建视频序列张量所对应的视觉矩阵序列，其可以映射为流形中的一个点。在对视频进行分类时，可以通过度量每个视频数据的视觉矩阵序列在流形中的相似性距离，进而对视频序列进行分类。

关键词：视频数据自回归滑动平均模型观测矩阵矩阵序列转移矩阵潜在的流形视觉构建视频序列视频数据处理原始视频序列对视频序列相似性距离结构信息时间序列时域信息视频分类视频序列传统的向量化分类映射低维度量维度视频分解引入灾难应用

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一种飞行器神经元网络分类与自回归滑动平均模型故障预测方法

一种飞行器神经元网络分类与自回归滑动平均模型故障预测方法

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作者：李可陈晓丹李鹏蛟武昊鹏阚艳庞丽萍杨顺昆 100191 北京市海淀区学院路37号

本发明涉及一种飞行器神经元网络分类与自回归滑动平均模型故障预测方法。包括：主成分分析特征提取模块，随机森林信号分类模块和自回归滑动平均预测模块。当飞行器电信号进行分类与预测时(101)，首先进行数据采集(102)，然后对数据进... 详细信息

标准号: CN117473419A

本发明涉及一种飞行器神经元网络分类与自回归滑动平均模型故障预测方法。包括：主成分分析特征提取模块，随机森林信号分类模块和自回归滑动平均预测模块。当飞行器电信号进行分类与预测时(101)，首先进行数据采集(102)，然后对数据进行预处理(103)，将完成预处理的数据通过PCA方法进行特征提取(104)，得到特征向量(105)。通过随机森林算法(106)对得到的特征向量完成投票(107)，即可完成对每一个特征向量打标签(109)，将每一个打好标签的数据集通过ARMA算法(110)进行预测，得到预测的结果(111)，算法结束(112)。

关键词：特征向量算法预处理随机森林飞行器预测自回归滑动平均模型标签特征提取模块神经元网络主成分分析故障预测滑动平均数据采集数据通过特征提取信号分类预测模块数据集自回归分类投票

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一类基于张量自回归滑动平均模型的视频分类方法

一类基于张量自回归滑动平均模型的视频分类方法

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作者：王少帆邬玉洁孔德慧尹宝才 100124 北京市朝阳区平乐园100号

标准号: CN112801142A

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差分自回归滑动平均模型对应变能释放序列的预测应用

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国际地震动态 2009年第4期30卷 68-69页

作者：郑建常许萍冀东普林眉赵金花山东省地震局山东济南250014

将一定范围内的地震活动视为随机时间序列，则可以用线性回归的方法对未来的地震活动情况进行预测（Vere-Jones，1995）。在地震活动的研究中常采用白回归模型。

关键词：随机时间序列自回归滑动平均模型预测应变能应用差分地震活动活动情况

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基于自回归滑动平均模型的我国房地产业态势研究

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金融经济（下半月） 2013年第6期 143-145页

作者：盖伦赵清斌上海理工大学管理学院上海200093

选择国房景气指数作为房地产行业的发展态势评价指标,利用时间序列分析法对1995年到2010年间的我国房地产开发业月度景气指数序列进行分析来建立短期预测模型,以期为房地产行业态势预测研究提供参考。经过单位根检验,一次差分和自回归,... 详细信息

选择国房景气指数作为房地产行业的发展态势评价指标,利用时间序列分析法对1995年到2010年间的我国房地产开发业月度景气指数序列进行分析来建立短期预测模型,以期为房地产行业态势预测研究提供参考。经过单位根检验,一次差分和自回归,建立ARIMA(1,1,5)模型,并进行了短期预测和检验,验证了模型的有效性。

关键词：房地产业自回归滑动平均模型国房景气指数发展态势时间序列分析

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基于自回归滑动平均模型的玛纳斯河洪水预报

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石河子大学学报（自然科学版） 2010年第2期28卷 242-245页

作者：马金凤杨广石河子大学师范学院数学系石河子832000 现代节水灌溉兵团重点实验室/石河子大学水利建筑工程学院石河子832000

水文预报作为重要的防洪非工程措施,对位于高寒山区的玛纳斯河流域防汛抢险、水利工程建设和调度具有重要意义。通过对玛纳斯河水文系统的分析,确定出影响玛纳斯河径流量的主要因素,建立了玛纳斯河流域流量预报的自回归滑动平均ARMA(p,q... 详细信息

水文预报作为重要的防洪非工程措施,对位于高寒山区的玛纳斯河流域防汛抢险、水利工程建设和调度具有重要意义。通过对玛纳斯河水文系统的分析,确定出影响玛纳斯河径流量的主要因素,建立了玛纳斯河流域流量预报的自回归滑动平均ARMA(p,q)模型,对肯斯瓦特水文站实测径流过程进行了预测检验。结果表明,自回归滑动平均模型对实测年径流量有很好的逼近拟合效果,相对误差很小,ARMA(p,q)模型用于径流量预测有较高的精度,是可行的。

关键词：自回归滑动平均模型洪水预报玛纳斯河

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一种基于自回归滑动平均模型和极限学习机的组合网络流量预测方法

一种基于自回归滑动平均模型和极限学习机的组合网络流量预测方法

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作者：张延华杨思成 100124 北京市朝阳区平乐园100号

本发明公开一种基于自回归滑动平均模型和极限学习机的网络流量预测方法该方法分为数据处理、机器学习、流量预测、结果对比四个主要步骤，利用小波变换对网络流量时间序列原始数据进行预处理，然后利用自回归滑动平均模型和改进的极限... 详细信息

标准号: CN110677297A

本发明公开一种基于自回归滑动平均模型和极限学习机的网络流量预测方法该方法分为数据处理、机器学习、流量预测、结果对比四个主要步骤，利用小波变换对网络流量时间序列原始数据进行预处理，然后利用自回归滑动平均模型和改进的极限学习机对分解的网络流量时间序列进行建模和预测，最后检测评估模型效果。本发明用于解决以往模型所存在的问题，改善预测结果的准确性。

关键词：自回归滑动平均模型极限学习机时间序列网络流量预处理网络流量预测机器学习结果对比流量预测评估模型小波变换预测结果原始数据数据处理建模分解检测预测改进

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基于广义时变方程误差自回归滑动平均模型的两阶段递推参数估计方法

基于广义时变方程误差自回归滑动平均模型的两阶段递推参数估计方...

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作者：籍艳李淑彤 266000 山东省青岛市崂山区松岭路99号

本发明公开了一种基于广义时变方程误差自回归滑动平均模型的两阶段递推参数估计方法。大多数控制策略都是基于数学模型的，建立精确的数学模型在过程控制中起着重要的作用。再热蒸汽温度系统是大型电站锅炉的一种成熟、可靠的调温方式... 详细信息

标准号: CN115186482A

本发明公开了一种基于广义时变方程误差自回归滑动平均模型的两阶段递推参数估计方法。大多数控制策略都是基于数学模型的，建立精确的数学模型在过程控制中起着重要的作用。再热蒸汽温度系统是大型电站锅炉的一种成熟、可靠的调温方式，该系统受金属材料性能的限制，温度不能过高，同时为了保证机组的效率，温度不可过低。再热蒸汽温度系统的参数是扰动量的函数，具有时变的特性并且在实际工业环境中容易受到有色噪声的干扰，影响参数辨识的准确性。为了实现参数实时估计并提高参数估计的效率，本发明将系统分解为两个虚拟的子系统，结合递推最小二乘方法交互估计系统参数。本发明包括包括构建出受有色噪声干扰的广义时变系统模型，构建出两阶段递推最小二乘参数辨识算法流程、构建出两阶段递推最小二乘算法等步骤。本发明方法简便、高效，可以应用于再热蒸汽温度系统的参数辨识。

关键词：温度系统再热蒸汽两阶段递推构建参数估计数学模型最小二乘时变自回归滑动平均模型递推最小二乘算法参数辨识算法大型电站锅炉金属材料参数辨识工业环境估计系统过程控制控制策略时变系统实时估计系统分解影响参数噪声干扰扰动量辨识调温噪声虚拟机组成熟应用保证

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基于高斯混合和自回归滑动平均模型的黑烟车识别方法

基于高斯混合和自回归滑动平均模型的黑烟车识别方法

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作者：路小波陶焕杰 210096 江苏省南京市玄武区四牌楼2号

基于高斯混合和自回归滑动平均模型的黑烟车识别方法，包括如下步骤：（1）利用高斯混合模型从道路监控视频中检测车辆运动目标；（2）提取车辆关键区域的三种特征，包括Haar‑like特征，共生矩阵梯度方向直方图特征和局部二值模式傅里... 详细信息

标准号: CN109190455A

基于高斯混合和自回归滑动平均模型的黑烟车识别方法，包括如下步骤：（1）利用高斯混合模型从道路监控视频中检测车辆运动目标；（2）提取车辆关键区域的三种特征，包括Haar‑like特征，共生矩阵梯度方向直方图特征和局部二值模式傅里叶直方图特征；（3）利用自回归滑动平均模型对每种特征的连续多帧进行建模，得到三个不同模型；（4）对于新的车辆目标，将三个模型分别用于车辆关键区域提取到的三种特征的分类，结合不同特征的分类结果和连续多帧的综合分析，对当前视频段是否有黑烟车做出判断。本发明可以大大节省传统方法消耗的人力和财力，有利于证据的获取和保存，不影响正常交通，能有效的提高执法效率。

关键词：自回归滑动平均模型关键区域多帧黑烟梯度方向直方图高斯混合模型影响正常交通直方图特征车辆目标车辆运动道路监控二值模式分类结果高斯混合共生矩阵执法效率傅里叶视频段综合分析建模视频消耗保存分类证据检测

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